FunctionGemma de Google (270M) y Gemma 4 E2B (2B) son los modelos más pequeños creíbles de llamada de funciones en 2026. No son de propósito general — están explícitamente diseñados para ser ajustados. Ese es el punto entero.
Llama Stack de Meta es la arquitectura de referencia canónica para agentes basados en Llama. Combínalo con un derivado Llama 4 ajustado y los SDKs cliente Swift/Kotlin y obtienes un stack de agentes completo ejecutándose enteramente en el teléfono del usuario.
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Los desarrolladores móviles que prefieren TypeScript no tienen que usar frameworks de agentes Python. Mastra y el Vercel AI SDK más un modelo de 4B ajustado ejecutándose en el dispositivo a través de llama.cpp producen un stack completo de agentes con cero costes por token.
Hicimos benchmark de las tres mejores bases de llamada de herramientas en dispositivo de 2026 — Qwen3-4B, Gemma 4 E4B y Phi-4-Mini — en BFCL v4, latencia móvil real y precisión post-fine-tune. Cada una gana un escenario diferente; aquí cómo elegir.
El OpenAI Agents SDK es intencionalmente agnóstico al modelo. Cambia el cliente de OpenAI por un modelo entrenado con Ertas ejecutándose en Ollama y mantienes la experiencia de desarrollador mientras matas los costes por token. Un tutorial directo.
Pydantic AI aporta seguridad de tipos y ergonomía de FastAPI a los agentes LLM. Combínalo con un modelo de 4B ajustado ejecutándose en el dispositivo vía llama.cpp y obtienes agentes de calidad de producción en aplicaciones móviles con cero costes de API y salidas validadas por construcción.
Pydantic AI y LangGraph son los dos frameworks de agentes de producción de 2026. Elige entre ellos según seguridad de tipos vs orquestación de grafos, luego añade fine-tuning encima. Aquí está cómo decidir.
Dos cosas distintas de Nous Research comparten ahora el nombre Hermes: una familia de modelos lanzada en 2025 y un framework de agentes auto-mejorables lanzado en 2026. Aquí explicamos cómo diferenciarlas y cuándo usar cada una.
Una instantánea integral del ecosistema de modelos de IA de pesos abiertos a abril de 2026: el dominio de los laboratorios chinos, MoE como arquitectura por defecto, el patrón unificado de modo de razonamiento y lo que todo esto significa para los despliegues en producción.
Para abril de 2026, los laboratorios chinos ocupan los cinco primeros puestos de los modelos de pesos abiertos en los benchmarks agregados de inteligencia. El patrón no es accidental: refleja diferencias estratégicas, estructurales y económicas entre el desarrollo de IA en EE. UU. y en China que tardaron años en concretarse.
Los modelos anunciados con ventanas de contexto de 1M o 10M de tokens no retienen realmente una precisión útil de recuperación a lo largo de todo ese rango. Aquí explicamos qué significa de verdad el 'contexto efectivo', por qué importa para los despliegues en producción y cómo diseñar para sortear la brecha.
MoE se ha convertido en la arquitectura por defecto para los modelos insignia de pesos abiertos en 2026: DeepSeek V4, Kimi K2.6, MiMo V2.5 Pro, GPT-OSS y Mistral Small 4 la usan. Aquí explicamos por qué, cómo han evolucionado las decisiones de diseño y qué significa para los despliegues en producción.
Como ejecutar una prueba A/B justa entre tu API en la nube y modelo en el dispositivo en una app movil en vivo. Metricas, diseno de cohortes, significancia estadistica y las metricas que realmente importan.
Tres formas de agregar funciones de IA a tu aplicacion movil. APIs en la nube para prototipos rapidos, modelos en el dispositivo para produccion y arquitecturas hibridas que combinan ambas. Una guia practica con costos reales, codigo y matrices de decision.
Tres caminos para agregar IA a tu app Android. Google ML Kit para tareas comunes, APIs en la nube para capacidad completa de LLM y modelos en el dispositivo via llama.cpp para costo y privacidad. Una comparacion practica para desarrolladores Kotlin.
Las matematicas de costos que la mayoria de tutoriales de IA omiten. Tu factura de API escala linealmente con cada usuario, y los multiplicadores reales son peores de lo que la pagina de precios sugiere. Esto es lo que pasa a 1K, 10K y 100K MAU.
Como calcular el verdadero costo de IA por usuario de app movil. Comparacion de proveedores, multiplicadores ocultos y la economia unitaria que determina si tu funcion de IA es sostenible.
Los limites de tasa de OpenAI, Anthropic y Google estan disenados para uso controlado, no para apps moviles con miles de usuarios concurrentes. Aqui es donde impactan los limites y que pasa cuando lo hacen.
Las llamadas a APIs de IA agregan 500-3,000ms de latencia a cada interaccion. En movil, esa es la diferencia entre una funcion que los usuarios aman y una que abandonan. Aqui es donde se va el tiempo y como solucionarlo.
Lista respaldada por investigacion de funciones de IA que impulsan retencion y engagement en apps moviles. Que quieren los usuarios, que ignoran y como priorizar funciones de IA basandose en datos de comportamiento real.
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